동기화(Synchronization)의 강건성(Robustness)은 일반적으로 노드당 스칼라(Scalar) 안정성 지표로 특징지어지며, 이에 대한 위상(Topology) 의존성은 네트워크 과학(Network Science)이나 그래프 신경망(GNNs)을 통해 연구됩니다. 본 연구에서는 동기화 동작에 대한 더 깊은 통찰을 제공하고, 이러한 많은 스칼라 지표들을 유도해낼 수 있는 새로운 업스트림 태스크(Upstream task)인 '안정성 지형(Stability Landscapes) 학습'을 제안합니다. 결정적으로, 우리는 그래프-이미지 예측 패러다임(Graph-to-image prediction paradigm)을 개척했습니다. 즉, 그래프 위상으로부터 직접 노드별 타겟으로서 이미지와 같은 지형을 학습하는 방식이며, 이는 기존 문헌에서 확립된 사례를 찾을 수 없는 공식화입니다. 이 태스크를 지원하기 위해, 전력망(Power grid)의 동기화 동작을 포착하는 개념적 발진기 모델(Oscillator model)을 기반으로, 20개 및 100개 노드를 가진 각각 10,000개의 그래프와 노드별 지형 레이블을 포함하는 두 개의 데이터셋을 공개합니다. GNN은 위상을 인코딩하고 CNN 디코더는 노드별 이미지를 렌더링하며, 이는 분포 내(In-distribution)에서 우수한 정확도로 엔드투엔드(End-to-end)로 학습되어 그래프 크기 전반과 실제 전력망 위상으로 일반화됩니다. 이는 안정성 지형이 기존의 네트워크 과학의 범위를 넘어서지만, 위상으로부터 학습 가능하다는 것을 입증하며 생물학, 신경과학(Neuroscience), 그리고 전력망 분야에서 스칼라 안정성 지표를 넘어설 수 있는 새로운 길을 열어줍니다.